Thoracic Ultrasonography and Bronchoalveolar Lavage Fluid Analysis in Holstein Calves with Subclinical Lung Lesions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thoracic ultrasonography (US) and bronchoalveolar lavage fluid (BALF) analysis are antemortem methods used to identify the lung lesions associated with bovine respiratory disease (BRD). Accuracy of US and the cell distributions in BALF have not been characterized in calves with subclinical disease. OBJECTIVES: To evaluate the accuracy of US and BALF and describe BALF characteristics in calves with subclinical lung lesions. ANIMALS: Twenty-five Holstein calves, 1-12 weeks old. METHODS: In this prospective study, calves with low respiratory scores underwent US, BALF and postmortem examination (normal US, n = 5; comet-tails, n = 5; consolidation, n = 15). Bronchoalveolar lavage fluid was collected and analyzed for total and differential cell counts. Lung lesions were assessed by gross and histopathologic examination. Data were analyzed using nonparametric methods and relative risk analysis. The accuracy of US and BALF were estimated relative to postmortem examination. RESULTS: The sensitivity and specificity of US for detecting lung lesions was 94% (95% CI, 69-100%) and 100% (95% CI, 64-100%), respectively. A cut-point of ≥4% BALF neutrophils was associated with the highest BALF sensitivity and specificity, 81% (95% CI, 56-94%) and 75% (95% CI, 36-95%). The presence of consolidation on US increased the risk of having a BALF neutrophil proportion ≥4% (RR, 3.9; 95% CI, 1.13-13.45; P = .003). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Ultrasonography accurately detects lung lesions in calves with subclinical disease. Clinicians should use a cut-point of ≥4% BALF neutrophils to diagnose subclinical respiratory disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».